autoscaling

cours/containers/kubernetes/autoscaling.fr.md

@@ -0,0 +1,108 @@
+# Mise en place de l'autoscaling dans Kubernetes
+
+### Introduction
+
+
+**Qu'est-ce que l'autoscaling?**
+
+L'autoscaling est une technique qui permet d'ajuster automatiquement les ressources informatiques en fonction de la demande. 
+
+Dans le contexte de Kubernetes, l'autoscaling permet de :
+
+- Ajouter ou supprimer des Pods (unité de déploiement de Kubernetes) en fonction de l'utilisation des ressources.
+
+- Ajouter ou supprimer des nœuds (machines physiques ou virtuelles) dans le cluster pour répondre aux besoins de capacité.
+
+**Pourquoi est-ce important dans Kubernetes?**
+
+- Optimisation des coûts : Réduire les coûts en ajustant dynamiquement les ressources en fonction de la demande réelle.
+
+- Haute disponibilité : Assurer que les applications restent disponibles et performantes en augmentant les ressources en cas de pics de charge.
+
+- Gestion efficace des ressources : Éviter le sur-provisionnement ou le sous-provisionnement des ressources.
+
+
+### Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
+
+Utilisé pour ajuster dynamiquement le nombre de pods en fonction de l'utilisation des ressources (CPU, mémoire, etc.).
+
+
+```yaml
+apiVersion: autoscaling/v1
+kind: HorizontalPodAutoscaler
+metadata:
+  name: example-hpa
+spec:
+  scaleTargetRef:
+    apiVersion: apps/v1
+    kind: Deployment
+    name: example-deployment
+  minReplicas: 1
+  maxReplicas: 10
+  targetCPUUtilizationPercentage: 50
+
+```
+
+En ligne de commande
+
+```bash
+kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/php-apache.yaml
+kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
+```
+
+### Cluster Autoscaler
+
+- Ajuste le nombre de nœuds dans le cluster en fonction des besoins des pods.
+
+- Nécessite une intégration avec le fournisseur de cloud (GCP, AWS, Azure, etc.).
+
+Exemple:
+
+Configuration pour GCP.
+
+```yaml 
+
+apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
+kind: ClusterAutoscaler
+metadata:
+  name: cluster-autoscaler
+spec:
+  scaleDown:
+    enabled: true
+  scaleUp:
+    enabled: true
+
+```
+
+### Vertical Pod Autoscaler (VPA)
+
+VPA n'est pas natif à kubernetes il faut installer un contrôleur
+
+<https://github.com/kubernetes/autoscaler.git>
+
+Ajuste les ressources allouées à un pod en fonction de l'utilisation réelle.
+
+Contrairement à l'Horizontal Pod Autoscaler (HPA), qui ajuste le nombre de pods, le VPA ajuste les ressources des pods existants.
+
+Pourquoi utiliser le VPA ?
+
+- Optimisation des ressources : Ajuste dynamiquement les ressources pour éviter le surprovisionnement et le - sous-provisionnement.
+- Simplification de la gestion des ressources : Évite aux administrateurs de devoir ajuster manuellement les ressources allouées aux pods.
+- Amélioration des performances : Assure que les pods ont suffisamment de ressources pour fonctionner efficacement, même avec des charges de travail variables.
+
+
+```yaml 
+apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
+kind: VerticalPodAutoscaler
+metadata:
+  name: example-vpa
+spec:
+  targetRef:
+    apiVersion: "apps/v1"
+    kind:       Deployment
+    name:       example-deployment
+  updatePolicy:
+    updateMode: "Auto"
+```
+
+

cours/containers/kubernetes/k8s-core-api-objects.fr.md

@@ -264,14 +264,7 @@ $ kubectl get pods <POD_NAME> -o jsonpath='{.status}' | jq
 - Il est lié avec l'object ReplicaSet qui gère le cycle de vie et la mise à l'échelle des pods
 - Souvent combiné avec un objet de type **service**
 
-![deployment](images/deployment.png)
-
-
-
-### Kubernetes : `Deployment`
-
-
-![](images/kubernetes/deployment-1.png){height="600px"}
+![](images/kubernetes/deployment-1.png){height="400px"}
 
 
 ### Kubernetes : `Deployment`

cours/containers/kubernetes/k8s-imperative-declarative-commands.fr.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ### déclaratif vs impératif
 
-![](images/kubernetes/imperative-declarative-k8s.jpg){height="400x"}
+![](images/kubernetes/imperative-declarative-k8s.jpg){height="500px"}
 
 
 ### La méthode déclarative

cours/containers/kubernetes/k8s-operations.fr.md

@@ -55,10 +55,11 @@ kubectl set image deployment nginx nginx=nginx:1.15
 - Dry run. Afficher les objets de l'API correspondant sans les créer :
 
 ```bash
-kubectl run nginx --image=nginx --dry-run
+kubectl run nginx --image=nginx --dry-run=client
+kubectl run nginx --image=nginx --dry-run=server
 ```
 
-- Démarrer un container en utiliser une commande différente et des arguments différents :
+- Démarrer un container en utilisant une commande différente et des arguments différents :
 
 ```bash
 kubectl run nginx --image=nginx \
@@ -92,14 +93,24 @@ kubectl attach my-pod -i
 kubectl port-forward my-svc 6000
 ```
 
+- Mettre en place de l'auto-scaling
+ex: Mise à l'échelle automatique avec un minimum de 2 et un maximum de 10 réplicas lorsque l'utilisation du processeur est égale ou supérieure à 70 %
+
+
+```bash
+kubectl autoscale deployment my-Deployments --min=2 --max=10 --cpu-percent=70  
+```
+
+
 ### Kubectl : Logging
 
 - Utiliser `kubectl` pour diagnostiquer les applications et le cluster kubernetes :
 
 ```bash
 kubectl cluster-info
-kubectl get events
+kubectl get events --sort-by='.lastTimestamp'
 kubectl describe node <NODE_NAME>
+kubectl describe node <node-name> | grep Taints
 kubectl  logs (-f) <POD_NAME>
 ```
 

cours/containers/kubernetes/k8s-scheduling.fr.md

@@ -146,7 +146,7 @@ Ce système permet de gérer très finement les règles de placement des pods en
 - Contraintes dépendantes de labels présents dans d'autres pods
 
 
-![](images/kubernetes/affinities.png){height="550px"}
+![](images/kubernetes/affinities.png){height="500px"}
 
 
 

labs.json

@@ -15,6 +15,7 @@
       "k8s/rbac",
       "k8s/rolling_update",
       "k8s/network-policy",
+      "k8s/autoscaling",
       "k8s/ingress",
       "k8s/monitoring",
       "k8s/helm",